CLL与MCL细胞系中NOTCH1信号调控数据集

该数据集来自NCBI,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)与套细胞淋巴瘤(MCL)细胞系中NOTCH1信号的调控研究。源站描述指出USP28作为去泛素化酶调控NOTCH1信号,并与NICD相互作用以稳定NICD、增强NOTCH1信号

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时间序列分类GPL246769606
GSE293100: Modulation of NOTCH1 signaling in CLL and MCL cell lines

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

CLL与MCL细胞系中NOTCH1信号调控数据集

Modulation of NOTCH1 signaling in CLL and MCL cell lines

该数据集来自NCBI,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)与套细胞淋巴瘤(MCL)细胞系中NOTCH1信号的调控研究。源站描述指出USP28作为去泛素化酶调控NOTCH1信号,并与NICD相互作用以稳定NICD、增强NOTCH1信号。数据整合了HG3细胞中RBPJ占据基因、USP28WT/KO细胞的RNA-Seq以及del(11q) CLL患者的基因表达,可用于研究NOTCH1靶基因失调及白血病相关表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):异常活跃的NOTCH1信号是慢性淋巴细胞白血病(CLL)的关键致病因素,可在半数患者中检测到,并与疾病进展相关。虽然部分活跃NOTCH1信号病例可由NOTCH1或其调控因子(如FBXW7)的突变解释,但其他机制仍不明确。在此,我们鉴定出去泛素化酶USP28是CLL中NOTCH1信号的调控因子。值得注意的是,USP28位于频繁缺失的chr11q23区域,在90%的del(11q)患者中缺失,导致其表达降低。USP28与NOTCH1胞内结构域(NICD)相互作用,不依赖FBXW7和NICD-PEST结构域,稳定NICD并增强NOTCH1信号。整合HG3细胞中RBPJ占据的基因、USP28WT/KO细胞的RNA-Seq以及del(11q) CLL患者的基因表达,我们鉴定出15个NOTCH1靶基因特异性失调

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE293100

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 09 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

异常的活性NOTCH1信号传导是慢性淋巴细胞白血病(CLL)的关键致病因素,可在半数患者中检测到,并与疾病进展相关。虽然部分活性NOTCH1信号传导病例可由NOTCH1或其调节因子(如FBXW7)的突变解释,但其他机制仍不明确。在此,我们鉴定出去泛素化酶USP28是CLL中NOTCH1信号传导的调节因子。值得注意的是,USP28位于频繁缺失的chr11q23区域,在90%的del(11q)患者中缺失,导致其表达降低。USP28与NOTCH1胞内结构域(NICD)的相互作用不依赖于FBXW7和NICD-PEST结构域,可稳定NICD并增强NOTCH1信号传导。整合HG3细胞中RBPJ占据的基因、USP28WT/KO细胞的RNA-Seq以及del(11q) CLL患者的基因表达数据,我们鉴定出15个受USP28和del(11q)特异性失调、可能影响CLL发病机制的NOTCH1靶基因。用小分子AZ1对USP28进行药理学抑制可抑制原代CLL细胞中的NOTCH1激活。

AZ1与BCL-2抑制剂维奈托克联合使用降低了CLL细胞活力,尤其是在NOTCH1活性高的样本中。我们的发现突显了USP28作为有前景的治疗靶点,并为在NOTCH1信号活跃的CLL患者中联合抑制USP28和BCL-2提供了理论依据。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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